检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2019年第8期31卷 1341-1349页

作者：张雅斓班晓娟徐衍睿刘幸北京科技大学计算机与通信工程学院

针对现有的光滑粒子流体动力学(SPH)非牛顿流体仿真方法的边界条件不合理问题,提出一种适用于非牛顿流体仿真的边界处理方法.首先使用Cross模型实现牛顿流体和非牛顿流体的统一建模;然后通过对固体边界粒子进行加权计算,为边界处的流体... 详细信息

针对现有的光滑粒子流体动力学(SPH)非牛顿流体仿真方法的边界条件不合理问题,提出一种适用于非牛顿流体仿真的边界处理方法.首先使用Cross模型实现牛顿流体和非牛顿流体的统一建模;然后通过对固体边界粒子进行加权计算,为边界处的流体粒子设定边界力的法向量;最后采用Coulomb摩擦力边界条件对边界处流体粒子的速度进行迭代更新,并将其融合到预测-校正算法框架中.实验结果表明,文中方法能够根据用户的需要调节流固边界处的摩擦系数;与自由滑移边界下的仿真相比,该方法下非牛顿流体黏度随速度的降低而增大,并表现出固体形态的物理特性.

关键词：基于物理的动画非牛顿流体光滑粒子流体动力学预测-校正法边界处理

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基于菌群优化算法优化生产车间传感网能耗

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济南大学学报（自然科学版） 2021年第4期35卷 370-375页

作者：王海林张春光唐超尘刘鑫广州商学院信息技术与工程学院广东广州510555 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541004

为了降低制造车间传感网能耗,采用基于菌群优化的径向基函数神经网络算法对传感网数据进行融合,去除冗余感知数据并降低数据维度;首先分析传感网节点的分簇及数据传输方式,然后建立基于径向基函数神经网络的生产车间传感网数据融合模型... 详细信息

为了降低制造车间传感网能耗,采用基于菌群优化的径向基函数神经网络算法对传感网数据进行融合,去除冗余感知数据并降低数据维度;首先分析传感网节点的分簇及数据传输方式,然后建立基于径向基函数神经网络的生产车间传感网数据融合模型,引入菌群算法,利用菌群算法的趋化、复制和迁徙操作对神经网络的权重进行优化,获得稳定的径向基函数神经网络结构。结果表明,相比常用传感网能耗优化算法,采用菌群优化的径向基函数神经网络优化效率高,在网络能量一定的情况下,能有效减缓节点的“脱网”速度,并增加汇聚节点的接收数据量,通过改变菌群趋化步长的策略获得更优的优化性能。

关键词：传感网能耗优化菌群算法径向基函数神经网络

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基于CLSTM-Attention的电力负荷预测模型研究

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电气自动化 2023年第6期45卷 38-40页

作者：葛树峰祁崧陈爱伟周永军刘欣国网冀北电力有限公司北京100056 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083

电力负荷的三相平衡是电力系统安全运行的重要保证,是促使电能质量高效传输、减少线路损耗、提供优质服务的重要一环。针对由电力负荷差异所导致的三相电不平衡问题,以冀北五地市10 kV线路下公变台区为研究对象,结合温度、相对湿度和日... 详细信息

电力负荷的三相平衡是电力系统安全运行的重要保证,是促使电能质量高效传输、减少线路损耗、提供优质服务的重要一环。针对由电力负荷差异所导致的三相电不平衡问题,以冀北五地市10 kV线路下公变台区为研究对象,结合温度、相对湿度和日期类型等多源因素,构建了一种基于卷积长短时记忆网络与注意力机制相结合的电力负荷三相不平衡预测模型。试验结果表明,相比于传统长短时记忆网络与注意力方法,模型对于研究对象的三相电力负荷预测的方均根误差平均降低了0.820%,平均绝对百分比误差平均降低了1.136%。由此可见,所提出的电力负荷三相不平衡预测模型准确性更佳。

关键词：电力负荷三相不平衡长短时记忆网络注意力机制多源因素

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基于知识图谱的神经外科疾病亚专科智慧分诊系统设计

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中国卫生信息管理杂志 2023年第4期20卷 640-645页

作者：王博冉高柱亮林志康陈洁王睿首都医科大学附属北京天坛医院北京市100070 北京科技大学计算机与通信工程学院北京市100083 北京科技大学顺德创新学院广东省佛山市528300 北京大学人民医院医务处北京市100044

目的构建神经外科疾病智慧分诊系统,提高医院分诊水平,减少患者挂错科室的情况。方法设计一套亚专科智慧分诊系统,包含知识图谱和诊断预测两个模块。知识图谱建立的过程中,利用中文医学知识图谱进行命名实体识别,将从医院病历中提取的... 详细信息

目的构建神经外科疾病智慧分诊系统,提高医院分诊水平,减少患者挂错科室的情况。方法设计一套亚专科智慧分诊系统,包含知识图谱和诊断预测两个模块。知识图谱建立的过程中,利用中文医学知识图谱进行命名实体识别,将从医院病历中提取的知识以三元组形式存储在Neo4j数据库中,以图形的形式可视化,并且在三元组中添加属性元,将三元组升级为四元组,从而提高知识图谱的表达能力;诊断预测模块使用BERT进行文本分类。结果构建的知识图谱可用来查询关联症状及诊断,为患者提供了一种简单的方式,使其能够更准确地描述症状。结论智慧分诊系统为患者准确挂号提供了解决方案,可缓解分诊与挂号压力。此系统的开发流程可推广到其他亚专科的分诊研究中,以优化患者的就诊流程,提高分诊效率。

关键词：智慧分诊知识图谱 Neo4j 命名实体识别

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基于在线社交网络事件库多因素耦合的流行度预测方法

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2020年第12期53卷 1272-1280页

作者：于海吕晴晴时鹏王铮胡长军北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 中国电子科技集团公司第十五研究所北京100083 北京科技大学国家材料服役安全科学中心北京100083

随着近些年新一代信息网络技术的高速发展,人们可以通过社交网络平台更快、更广地获知社会上的各类事件,这使得事件在社交网络中的传播逐步呈现出高速化、扩大化的特点.针对这种情况,为了更好地管理社交网络中的事件,提高对网络事件信... 详细信息

随着近些年新一代信息网络技术的高速发展,人们可以通过社交网络平台更快、更广地获知社会上的各类事件,这使得事件在社交网络中的传播逐步呈现出高速化、扩大化的特点.针对这种情况,为了更好地管理社交网络中的事件,提高对网络事件信息的治理水平,有必要对社交网络信息传播进行分析.流行度预测是在线社交网络事件信息传播分析中的研究重点.对事件流行度的预测能够为网络事件发生、发展、高峰、终结等提供深刻的见解.尽管流行度预测已经被广泛研究,但是事件相关信息与流行度相关联的因素缺少即时可用的指标数据、指标数据差异化等问题使得有效地预测事件流行度仍然没有得到较好的解决.有鉴于此,本文设计了一种基于在线社交网络事件库多因素耦合的流行度预测方法.具体来说,首先提出了一种基于社交网络事件库的多因素指标获取方法,利用事件库对于社交网络数据的统一存储,从多源异构数据中提取各因素指标.其次提出了一种多因素耦合的流行度预测方法,通过分组嵌入得到因素指标的可相互结合的低维表示,在预测中实现多因素指标的综合利用.最后将Twitter7数据集中3000个主题标签包含的推文作为实验对象进行平均准确率计算.实验结果表明:与已有的深层神经网络模型(DNN)、支持向量回归模型(SVR)、SH流行度预测模型等相比,本研究所提出预测方法在预测准确度上具有明显的优越性.

关键词：流行度预测多因素耦合累积性因素固有性因素

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基于熵权层次分析法的云平台负载预测

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计算机工程与设计 2021年第1期42卷 263-269页

作者：王宗杰郭举北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京起重运输机械设计研究院研发中心北京100007

为提高对云平台负载情况的预测精度,降低预测负载值的波动性,研究非线性时间序列的预测算法。对影响云平台运行的因素进行认知和分解,提出基于熵权层次分析法的主客观评价模型。在此基础上,建立基于差分整合移动平均自回归模型(autoregr... 详细信息

为提高对云平台负载情况的预测精度,降低预测负载值的波动性,研究非线性时间序列的预测算法。对影响云平台运行的因素进行认知和分解,提出基于熵权层次分析法的主客观评价模型。在此基础上,建立基于差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)和BP(back propagation)神经网络的云平台负载预测模型。实验结果表明,基于熵权层次分析法的评价模型吸收主客观赋权法的优势,能够合理准确地反映云平台的实时负载情况;基于ARIMA-BP的预测模型得出的预测结果具有更小误差的精度和波动较小的数值稳定性。

关键词：云平台熵权层次分析法差分整合移动平均自回归模型神经网络负载预测

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基于Hadoop的异构网络协同过滤推荐算法设计

基于Hadoop的异构网络协同过滤推荐算法设计

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第二届网络安全研究发展高峰论坛

作者：余先荣樊捷杰江西警察学院科技与信息安全系南昌 330100 北京科技大学计算机与通信工程学院北京 100089

在处理复杂计算任务时，来自不同人群的大量异构数据会在异构网络中产生异常值和噪声，这极易导致推荐算法性能低下。针对此类问题，文章提出了一种基于物品和用户的协同过滤个性化推荐算法，并在Hadoop 平台下实现算法的分布式并行化... 详细信息

在处理复杂计算任务时，来自不同人群的大量异构数据会在异构网络中产生异常值和噪声，这极易导致推荐算法性能低下。针对此类问题，文章提出了一种基于物品和用户的协同过滤个性化推荐算法，并在Hadoop 平台下实现算法的分布式并行化。首先，基于皮尔森相关和余弦相似度的方法，在其相似度计算中引入评分贡献权重函数;其次，构造异构网络，通过对权重函数的设计，计算物品相似性，进而实现了离群点敏感性的钝化;最后，在Hadoop 平台下，分别对基于物品和用户的异构网络的协同过滤推荐算法在影视数据集上进行验证。实验结果表明，该算法能有效提高推荐算法的准确率和实时性，改善网络监测质量，延长网络生存时间。

关键词：协同过滤推荐异构网络 Hadoop

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基于代价敏感和文本分类的神经学科分诊方法研究

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中国卫生信息管理杂志 2023年第1期20卷 147-153页

作者：王博冉王睿高柱亮林志康陈洁首都医科大学附属北京天坛医院北京市100070 北京科技大学计算机与通信工程学院北京市100083 北京科技大学顺德创新学院广东省佛山市528300 北京大学人民医院医务处北京市100044

医院急需一套准确高效的智慧分诊辅助系统,降低患者挂错科室和无意义就诊情况发生的概率,以促进医疗服务提质增效、降本增益。本研究提出了一种基于深度学习的神经学科文本分类方法,根据病历中的主诉预测其诊断。针对病历数据不平衡等问... 详细信息

医院急需一套准确高效的智慧分诊辅助系统,降低患者挂错科室和无意义就诊情况发生的概率,以促进医疗服务提质增效、降本增益。本研究提出了一种基于深度学习的神经学科文本分类方法,根据病历中的主诉预测其诊断。针对病历数据不平衡等问题,在BERT模型的基础上,使用一种基于代价敏感学习的方法,以Focal loss替换原来的二元交叉熵损失,并通过二次微调的方式进行领域知识融入。实验结果证明,优化后的模型有效提高了模型的分类准确率,对数量较小类别的分类效果有明显提升。本研究提出的分诊模型可应用于智慧分诊系统建设。

关键词：深度学习文本分类 BERT 代价敏感智慧分诊

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面向传感应用的弱耦合偏芯少模光纤设计与分析

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光学学报 2020年第24期40卷 26-32页

作者：张金玉任芳张艺赢范潇杰郝锐牛晶晶王建萍北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京市融合网络与泛在业务工程技术研究中心北京100083

利用有限元法研究了弱耦合偏芯少模光纤高阶模式的模场特性、隐失场特性及弯曲损耗。分析了光纤参数对相邻模式之间最小有效折射率差的影响,并对偏芯光纤进行优化,使其支持10个线偏振模式且满足弱耦合条件;此外,研究了波长为1550 nm条件... 详细信息

利用有限元法研究了弱耦合偏芯少模光纤高阶模式的模场特性、隐失场特性及弯曲损耗。分析了光纤参数对相邻模式之间最小有效折射率差的影响,并对偏芯光纤进行优化,使其支持10个线偏振模式且满足弱耦合条件;此外,研究了波长为1550 nm条件下,10个线偏振模式的功率分布和弯曲损耗。研究结果表明,在整个C波段,相邻模式之间最小有效折射率差均大于10^(-4);且该光纤在高阶模态下表现出更强的隐失场强度、更高的传感灵敏度和更大的弯曲损耗,同时可以区分特定的弯曲方向。这些研究结果对于提高传感器灵敏度有潜在的应用价值。

关键词：光纤光学少模光纤偏芯结构隐失场传感

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开源软件缺陷报告自动摘要研究综述

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信息安全学报 2022年第6期7卷 126-139页

作者：刘翠兰张嘉元曹旭栋伍高飞朱笑岩任家东冯涛西安电子科技大学广州研究院广州510555 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室桂林541004 兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050 科学院大学计算机科学与技术学院北京101408 国家计算机网络入侵防范中心(科学院大学) 北京101408 西安电子科技大学通信工程学院西安710071 燕山大学信息科学与技术学院秦皇岛066004

在开源软件开发的维护阶段,开源软件缺陷报告为开发人员解决缺陷提供了大量帮助。然而,开源软件缺陷报告通常是以用户对话的形式编写,一个软件缺陷报告可能含有数十条评论和上千个句子,导致开发人员难以阅读或理解软件缺陷报告。为了缓... 详细信息

在开源软件开发的维护阶段,开源软件缺陷报告为开发人员解决缺陷提供了大量帮助。然而,开源软件缺陷报告通常是以用户对话的形式编写,一个软件缺陷报告可能含有数十条评论和上千个句子,导致开发人员难以阅读或理解软件缺陷报告。为了缓解这个问题,人们提出了开源软件缺陷报告自动摘要,缺陷报告自动摘要可以减少开发人员阅读冗长缺陷报告的时间。本文以综述的方式对开源软件缺陷报告自动摘要的研究做了系统的归纳总结。首先,根据摘要的表现形式,将开源软件缺陷报告摘要分类为固定缺陷报告摘要和可视化缺陷报告摘要,再将固定缺陷报告摘要研究方法分类为基于监督学习方法和基于无监督学习方法,之后总结了基于监督学习和无监督学习的开源软件缺陷报告摘要生成的工作框架,并介绍了开源软件缺陷报告摘要领域常用数据集、预处理技术和摘要评估指标。其次,本文以无监督学习为切入点,分类阐述和归纳了无监督开源软件缺陷报告摘要方法,将无监督开源软件缺陷报告摘要方法分类为:基于特征评分方法、基于深度学习方法、基于图方法和基于启发式方法,并对每类方法进行讨论与分析。再次,从缺陷报告摘要的实用性出发,对现有的缺陷报告可视化摘要研究成果进行总结,并对固定缺陷报告摘要和可视化缺陷报告摘要的实用性做出分析。最后,对现有研究成果及综述进行讨论和分析,指出了开源软件缺陷报告摘要领域在缺陷报告数据集、抽取式摘要和黄金标准摘要三个方面面临的挑战和对未来研究的展望。

关键词：开源软件缺陷报告自动摘要文本摘要

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